数据分析的利器 --从Excel到Power BI

【培训对象】
适用于有一定Excel数据分析操作基础 熟悉VLOOKUP函数和数据透视表 通过数据管理支持业务决策

【培训收益】

课程模块 内容
Excel和Power BI
介绍
0.5h 1.软件界面
2.Excel Power Query 数据查询
3.Excel Power Pivot 数据模型
4.案例展示
Excel数据规范和透视统计
2h
1.数据规范工具
快速填充让机器会学习
数据分列规范日期
数据验证制作下拉列表
2.数据透视表
数据透视表结构
汇总方式
五种百分比
日期分组
切片器+日程表，实现动态筛选统计
批量生成多张表
多表汇总透视
数据清洗整理
2h 1.数据导入
外部数据获取
Power Query编辑器
2.数据清洗
规范化数据特点
数据的拆分合并提取
空白/重复数据处理
日期和时间调整
数据填充
3.结构调整
透视与逆透视
二维表转换为一维表
不聚合透视表
自定义列
分组
4.多表合并
追加查询
合并查询
工作簿多表数据整合
从文件夹合并多个Excel工作簿数据
M函数Excel. Workbook使用
Excel数据建模分析
2.5h 1.打开数据模型
添加到数据模型
管理数据模型
2.建立模型关系结构
事实表与维度表
建立表关系方法
关系属性
2.度量值
3.KPI
4.计算列
5.基于数据模型创建数据透视表
Power BI数据建模分析
2.5h 1.数据获取
数据导入
Excel模型导入
2.建立日期表
添加日期表到数据模型
利用计算列扩充表字段
建立日期维度关系模型
按月排序设置
3.度量值
度量值分类
组织度量值
销售数据汇总
任务完成率分析
两年同比分析
时间智能函数
4.新建计算表
计算表介绍
合并数据表
交叉联合表
提取维度表
生成日期表
5.DAX表达式
DISTINCTCOUNT
CALCULATE
FILTER
数据可视化呈现
2.5h 1.建立可视化报告
页面布局设置
添加标题文字
设置筛选器
添加摘要数据
2.常用可视化图表
常见可视化图表
创建产品类别环形图表
对比多个地区销售业绩
按月对比销售业绩与任务完成度
3.其他可视化图表
散点图
分解数
数据地图
桑基图
动态气泡图
4.报表交互与动态呈现
编辑报表交互控制
应用数据切片器
数据深化钻取
跨页面钻取
自定义工具提示
5.Power BI分析结果
保存成 pbix文件
生成在线版Power BI报告
分享在线Power BI报告
在PPT中调用Power BI报告 

北京科技大学 MBA
微软(中国)员工技能提升项目 特聘讲师
长江商学院MBA班 特聘讲师
微信公众号“Office职场训练营”创始人
《商务PPT的说服之道》作者
《Excel 数据管理：不加班的秘密》作者
《Excel高效办公：财务数据管理》作者
《Power BI 商务智能数据分析》作者
19年企业Office实战培训经验
14年企业管理咨询经验

编写著作


特色课程
《Office 365 提升职场效能》（1-2天）
《Excel 高效数据管理》（1-2天）
《Excel 高效财务数据管理》（2天）
《Excel 高效HR数据管理》（2天）
《Excel商务数据可视化呈现》（1天）
《数据分析的利器--从Excel到Power BI》（2天）
《Power BI商务智能数据分析》(1-2天）
《商务PPT 演示说服力》（1-2天）
《Word商务文档优化》（2天）
《Project 项目计划与管理》（2天）
《Visio实用商务图形制作与设计》（1天）

• 业务数据分析II（Excel）

   

  【课程背景】数据分析有多个含义，普通含义的数据分析包括展现数据的趋势，对数据做分类汇总，发现其中的TOPN数据，对比数据的不同与变化等。这些常规分析可以通过数据透视表来完成。这些内容在课程《业务数据分析I》中已经详细介绍了。而对数据的深入分析还包括发现数据之间的模式，规律，相关性及因果关系，预测未来业务数据，对数据进行统计分析从而发现问题等等。 ..

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• 业务数据分析I（Excel）

   

  【课程背景】数据分析是数据应用的重要目的。海量的，纷繁复杂的原始数据只有经过分析才能抽取关键信息，获得对数据的准确认知，才能对未来起到知道作用。本课程从准备数据开始，一步一步的经过数据整理，分析，最终做出报表呈现分析结果，并通过各个领域的案例，使您可以快速将学习到的分析和预测方法落实到您的实际工作中。【课程大纲】（..

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• 数据分析与图示化呈现技巧

   

  课程背景据统计，我们日常工作中，通过视觉获取的信息超过70%，所以如何将数据图示化、视觉化，如果让老板、领导或者客户、消费者在短时间内迅速get到你想表达的信息在当今信息化时代显得尤为重要。基于商务应用需要，Office高效办公专家李宪磊老师以多年的企业实战工作经验和企业实际需求为出发点，开发出《数据分析与图示化呈现技巧》课程。本课程结合日常的数据信..

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• 服装行业终端店长——店铺商品数据分析课程

   

  【课程大纲】1.店铺商品的构成分析2.店铺商品的订货方法3.店铺商品数据分析的要点4.店铺商品陈列的方法5.店铺商品促销管理方法6. 店铺商品库存管理

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• 新零售用户行为数据分析与产品优化

   

  第一单元 用户分类1.用户分析集中的三个方面u用户统计监控u用户定向营销u用户调研2.互联网思维——用户为中心u顾客-用户u顾客为中心-用户为中心u顾客至上-用户体验至上3.用户分析的指标u访问用户数u新用户数u活跃用户数u流失用户数4.新老用户5.新活跃用户和流失用户 ..

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• 移动互联网时代的精焳营销-数据分析

   

  一、大数据未来的通行证美国的大数据、阿里的大数据大数据改变未来未来谁是王者案例：未来的一天、IBM的规划二、数据分析五步法1）数据搜集数据搜集不等CRM2）数据清洗3）数据建模4) 数据整理三、市场调查1）市场调研带来哪些价值机会点研究品牌研究广告促销研究满意度研究四、数据分..

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